Vol.30, No.1, June 2024 ISSN (p): 1693-590x, ISSN (e): 2686-4711
DOI: 10.36309/goi.v30i1.254  1
Received June13 th ,2024; Revised June 17 th , 2024; Accepted June 20 th , 2024

## Implementasi Metode FMADM dan SAW pada Sistem Pendukung Keputusan Penyaluran Bantuan Rumah Tidak Layak Huni
Gatot Susilo* 1 , Moh. Ali Machmudi 2 , Sugeng Wahyudiono 3 , Kartika Imam Santoso 4 1,2,3,4 Progdi Manajemen Informatika,Sistem Informasi STMIK Bina Patria, Magelang, Indonesia e-mail: * 1 gatot@stmikbinapatria.ac.id , 2 aliadhinata@gmail.com , 3 farosgisaka@gmail.com , 4 kartikaimams@gmail.com

## Abstrak
Bantuan sosial merupakan bantuan berupa uang/barang dari pemerintah daerah kepada individu, keluarga, kelompok dan/atau masyarakat yang sifatnya tidak secara terus menerus dan selektif yang bertujuan untuk melindungi dari kemungkinan terjadinya resiko sosial. Salah satu bantuan yang diberikan untuk penanganan fakir miskin yang diselenggarakan Kementerian Sosial untuk meningkatkan kualitas tempat tinggal fakir miskin melalui perbaikan/rehabilitasi kondisi rumah tidak  layak  huni  dengan  prioritas  atap,  lantai,  dinding  serta  fasilitas  MCK  adalah  bantuan rehabilitasi  sosial  rumah  tidak  layak  huni.  Ada  banyak  permasalahan  yang  muncul  saat penyaluran  bantuan  sosial  ke  masyarakat,  termasuk  bantuan  RTLH.  Masyarakat  menganggap bahwa  penyaluran  bantuan  tidak  tepat  sasaran.  Kondisi  seperti  ini  memerlukan  evaluasi, sehingga bantuan yang diberikan dapat lebih tepat sasaran dan dampaknya dapat dirasakan betul oleh  masyarakat  penerima  manfaat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making ( FMADM )  dan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) pada sistem pendukung keputusan, untuk membantu dalam menetapkan pemilihan calon penerima  bantuan  RTLH.  Hasil  implementasi,  sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH)  dapat  memudahkan  dalam  penentuan  pemilihan  penerima bantuan sosial. Implementasi metode FMADM dan SAW pada sistem pendukung keputusan ini, dapat dijadikan sebagai acuan yang objektif dalam pemilihan penerima bantuan RTLH sehingga bantuan sosial dapat lebih tepat sasaran.
Kata  kunci — Bantuan  Sosial,  Rumah  Tidak  Layak  Huni,  Sistem  Pendukung  Keputusan, FMADM , SAW

## Abstract
Social  assistance  is  assistance  in  the  form  of  money/goods  from  the  local  government  to individuals,  families,  groups  and/or  communities  which  is  non-continuous  and  selective  and aims  to  protect  against  possible  social  risks.  One  of  the  assistance  provided  for  handling  the poor  by  the  Ministry  of  Social  Affairs  to  improve  the  quality  of  housing  for  the  poor  through repair/rehabilitation of uninhabitable house conditions with priority for roofs, floors, walls and toilet  facilities  is  social  rehabilitation  assistance  for  uninhabitable  houses.  There  are  many problems  that  arise  when  distributing  social  assistance  to  the  community,  including uninhabitable  house  assistance.  The  community  believes  that  the  distribution  of  aid  is  not  on target.  Conditions  like  this  require  evaluation,  so  that  the  assistance  provided  can  be  more targeted  and  its  impact  can  be  truly  felt  by  the  beneficiary  communities.  The  aim  of  this research  is  to  use  the  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  method  and  the Simple Additive Weighting (SAW) method in a decision support system, to assist in determining the  selection  of  potential  recipients  of  uninhabitable  house  assistance.  As  a  result  of implementation, the decision support system for recipients of Uninhabitable Housing assistance
can make it easier to determine the selection of social assistance recipients. The implementation of the FMADM and SAW methods in this decision support system can be used as an objective reference in selecting recipients of uninhabitable house assistance so that social assistance can be more targeted.
Keywords — Social  Assistance,  Uninhabitable  Housing,  Decision  Support  Systems,  FMADM, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  sosial  merupakan  pemberian  bantuan  berupa  uang/barang  dari  pemerintah daerah  kepada  individu,  keluarga,  kelompok  dan/atau  masyarakat  yang  sifatnya  tidak  secara terus menerus dan selektif yang bertujuan untuk melindungi dari kemungkinan terjadinya resiko sosial [1]. Ada beberapa jenis bantuan sosial yang diberikan pemerintah, salah satu diantaranya adalah  bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH).  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH) merupakan rumah yang tidak memenuhi standar atau persyaratan kesehatan, luas minimal dan keselamatan bangunan. Saat ini, pemerintah terus fokus untuk mengentaskan RTLH diberbagai daerah  di  Indonesia,  dengan  meluncurkan  program  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya (BSPS)  yang  melibatkan  masyarakat  setempat  dalam  program  ini  melalui  metode  padat  karya tunai. Dengan metode padat karya tunai ini juga diharapkan dapat membuka lapangan kerja di daerah.  Pelaksanaan  program  ini  tidak  dipungut  biaya  sama  sekali.  Penyaluran  BSPS  yang diperuntukan  untuk  program  bantuan  RTLH  adalah  milik  masyarakat  yang  kurang  mampu supaya rumahnya menjadi lebih sehat, baik dan layak huni.
Salah  satu  kabupaten  di  Propinsi  Jawa  Tengah  yang  juga  fokus  untuk  mengentaskan RTLH  adalah  Kabupaten  Magelang.  Kabupaten  Magelang  membawahi  21  kecamatan  dengan jumlah  penduduk  pada  tahun  2021  sebanyak  1.363.290  jiwa.  Sebaran  jumlah  penduduk Kabupaten Magelang di tiap kecamatan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut [2]:
Tabel 1 Data Jumlah Penduduk Kab. Magelang Tahun 2021
No Kecamatan Laki-Laki Perempuan Total Jumlah (Jiwa) Persen (%) Jumlah (Jiwa) Persen (%) Jumlah (Jiwa) Persen (%) 1.  Mertoyudan 57.158 49.70% 57.926 50.30% 115.084 8.40% 2.  Grabag 49.925 50.60% 48.67 49.40% 98.595 7.20% 3.  Secang 42.752 50.10% 42.509 49.90% 85.261 6.30% 4.  Muntilan 41.564 50.00% 41.614 50.00% 83.178 6.10% 5.  Mungkid 39.285 49.90% 39.396 50.10% 78.681 5.80% 6.  Salaman 39.145 50.20% 38.896 49.80% 78.041 5.70% 7.  Borobudur 33.253 50.30% 32.846 49.70% 66.099 4.80% 8.  Bandongan 32.669 50.90% 31.467 49.10% 64.136 4.70% 9.  Kaliangkrik 32.313 51.00% 31.092 49.00% 63.405 4.70% 10.  Kajoran 32.092 50.70% 31.212 49.30% 63.304 4.60% 11.  Sawangan 30.771 50.20% 30.524 49.80% 61.295 4.50% 12.  Pakis 29.407 50.70% 28.559 49.30% 57.966 4.30% 13.  Tegalrejo 28.289 50.60% 27.659 49.40% 55.948 4.10% 14.  Windusari 28.497 51.40% 26.992 48.60% 55.489 4.10% 15.  Tempuran 27.529 50.60% 26.89 49.40% 54.419 4.00% 16.  Candimulyo 26.857 50.60% 26.237 49.40% 53.094 3.90% 17.  Srumbung 25.301 50.10% 25.228 49.90% 50.529 3.70%
Tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Magelang  masih  cukup  tinggi.  Adapun  data kemiskinan di Kabupaten Magelang, tahun 2018-2022 dapat dilihat pada Tabel 2 [3]:
Tabel 2 Kemiskinan di Kabupaten Magelang, 2018-2022 No Tahun 2018 2019 2020 2021 2022 1.  Garis Kemiskinan (Rp/Kap/Bulan)  296.327 325.921 342.43 353.608 377.497 2.  Jumlah Penduduk Miskin (Jiwa) 143.44 137.45 146.34 154.91 145.33 3.  Persentase Peduduk Miskin 11,23 10,67 11,27 11,91 11,09 4.  Indeks Kedalaman Kemiskinan 1,55 0,98 1,23 1,63 1,66 5.  Indeks Keparahan Kemiskinan 0,34 0,17 0,20 0,35 0,41
Kemiskinan menggambarkan kondisi ketiadaan kepemilikan dan rendahnya pendapatan, atau secara lebih rinci menggambarkan suatu kondisi tidak dapat terpenuhinya kebutuhan dasar manusia,  yaitu  pangan,  papan,  dan  sandang.  Beberapa  definisi  menggambarkan  kondisi ketiadaan  tersebut.  Salah  satunya  adalah  definisi  kemiskinan  yang  digunakan  Badan  Pusat Satistik  (BPS),  yang  menjelaskan  kemiskinan  sebagai  ketidakmampuan  individu  dalam memenuhi kebutuhan dasar minimal untuk hidup [4].
Ada  banyak  permasalahan  yang  muncul  saat  penyaluran  bantuan  sosial  ke  masyarakat, termasuk  bantuan  RTLH.  Masyarakat  menganggap  bahwa  proses  penyaluran  bantuan  tidak tepat sasaran. Kondisi seperti ini memerlukan evaluasi, sehingga bantuan yang diberikan dapat lebih  tepat  sasaran  dan  dampaknya  dapat  dirasakan  betul  oleh  masyarakat  sebagai  penerima manfaat dari bantuan sosial tersebut.
Agar bantuan yang diberikan dapat tepat sasaran, maka diperlukan sistem informasi yang dapat  membantu  pihak  pengambil  keputusan.  Solusi  ini  selaras  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Nalatissifa  dan  Ramdhani  (2020),  dimana  hasil  penelitian  yang  dilakukan tersebut adalah sistem pendukung keputusan kelayakan bantuan rumah tidak layak huni (RTLH) dengan  menggunakan  metode  TOPSIS,  yang  dibangun  sebagai  alat  bantu  dalam  menentukan kelayakan  bantuan  RTLH  di  Desa  Sumbaga  [5].  Penelitian  yang  lain  juga  menyatakan  bahwa sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Simple  Additive  Weighting dalam  menentukan calon  penerima  bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH)  memberikan  hasil  yang  cukup akurat,  dimana  proses  penyaluran  yang  tepat  sasaran  dengan  data  yang  diperoleh  dari  pihak kelurahan.  Sistem  yang  dibuat  sangat  membantu  pihak  kelurahan  dengan  nilai  akurasi  sekitar 73.6%  [6].  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  juga  dapat  membantu  pihak  Kantor Kepenghuluan  Menggala  Teladan  dalam  mengambil  keputusan  penerimaan  bantuan  rumah layak  huni  yang  tepat  dan  meningkatkan  objektif  dari  keputusan  tersebut  [7].  Selain  itu, penelitian lain juga menyimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode SMARTER dan TOPSIS dapat membantu  dan memudahkan  perangkat  desa  sebagai  pengambil keputusan dalam menentukan prioritas warga yang menerima dana RTLH di Desa Rawakalong [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Domain  dalam  penelitian  ini  adalah  penerima  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  di Kecamatan  Mertoyudan,  Kabupaten  Magelang.  Seleksi  untuk  menentukan  penerima  bantuan rumah  tidak  layak  huni  adalah  bagian  sangat  penting  untuk  menjamin  ketepatan  sasaran penerima  bantuan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  yang  dengan  mengkombinasikan  metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ), dan metode Simple Additive Weighting ( SAW ) untuk  perangkingan  hasil  akhir  dalam  proses  penentuan  penerima  bantuan  rumah  tidak  layak huni sangat penting.
4
Tahapan-tahapan dalam penelitian ini, yaitu :
1. Tahap analisis masalah. Tahapan ini berfokus pada proses seleksi dan penentuan calon penerima  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  sebagai  masalah  yang  perlu  diteliti  dan dipecahkan.
2. Studi literatur yang bertujuan untuk mendukung penelitian ini.
3. Tahap pre-processing data. Pada tahapan ini, data akan dikelompokkan dalam batasan tertentu untuk memudahkan proses pengolahan data.
4. Tahap  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ).
5. Tahap  pemeringkatan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting ( SAW ).

## 2.1 Analisis Masalah
Fokus utama pada tahap analisis masalah ini adalah membantu untuk menentukan calon penerima  bantuan  rumah  tidak  layak  huni  (RTLH).  Penentuan  calon  penerima  bantuan  rumah tidak  layak  huni  ini  akan  berdampak  signifikan  pada  ketepatan  sasaran  warga  yang  memang benar-benar berhak untuk menerima bantuan tersebut. Pada penelitian ini, akan dikombinasikan metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making ( FMADM )  dan Simple  Additive  Weight ( SAW )  dalam  pemeringkatan  hasil  akhir  untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan  RTLH. Hasil pemeringkatan tersebut dapat digunakan untuk membantu pihak terkait dalam menentukan hasil akhir penerima bantuan RTLH.

## 2.2 Studi Literatur
a. Sistem
Sistem  merupakan  kumpulan  orang  yang  saling  bekerja  sama  dengan  ketentuan– ketentuan  aturan  yang  sistematis  dan  terstruktur  untuk  membentuk  satu  kesatuan  yang melaksanakan  suatu  fungsi  untuk  mencapai  tujuan  [9].  Sistem  juga  didefinisikan  sebagai kumpulan  komponen  atau  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedur  yang  saling  berkaitan  dan saling bekerjasama membentuk suatu jaringan kerja untuk mencapai sasaran atau tujuan tertentu [10].
b. Sistem Informasi
Sistem  informasi  adalah  suatu  kombinasi  modul  yang  terorganisir,  yang  berasal  dari komponen-komponen yang terkait dengan hardware , software , people dan network berdasarkan seperangkat komputer yang saling berhubungan atau berinteraksi untuk melakukan pengolahan data menjadi informasi untuk mencapai tujuan [11]. Sistem informasi merupakan kesatuan dari beberapa  komponen  yang  saling  berhubungan  satu  sama  lain  dalam  mengelola  data  dan menghasilkan sebuah informasi yang dapat berguna dalam pengambilan keputusan [12]. c. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  spesifik  yang  ditujukan untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan  persoalan yang  bersifat  semi  terstruktur.  Sistem  ini  memiliki  fasilitas  untuk  menghasilkan  berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan oleh pemakai [13].
d. Rumah Tidak Layak Huni (RTLH)
Rehabilitasi Sosial Rumah Tidak Layak Huni (RS-RTLH) merupakan salah satu kegiatan penanganan  fakir  miskin  yang  diselenggarakan  Kementerian  Sosial  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  kualitas  tempat  tinggal  fakir  miskin  melalui  perbaikan  /  rehabilitasi  kondisi rumah  tidak  layak  huni  dengan  prioritas  atap,  lantai,  dan  dinding  serta  fasilitas  MCK  [14]. Langkah  ini  merupakan  satu  upaya  pemerintah  mengentaskan  kemiskinan,  meningkatkan kondisi  perekonomian  yang  baik,  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  keluarga  miskin  di Indonesia. Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia No.
07/PRT/M/2018  tentang  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya,  yang  selanjutnya  disingkat RTLH  adalah  rumah  yang  tidak  memenuhi  persyaratan  keselamatan  bangunan,  kecukupan minimum luas bangunan, dan kesehatan penghuni [15]. e. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM )
Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ) merupakan suatu metode yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu.  Inti  dari FMADM adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  pemeringkatan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Inti  dari FMADM adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  pemeringkatan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subjektif, pendekatan objektif dan pendekatan integrasi antara subjektif dan objektif. [16]. f. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW )  sering  dikenal  sebagai  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  berbobot  dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut ada [17].

## 2.3 Pre-Processing Data
Pre-processing  data merupakan  tahap  yang  penting  dalam  persiapan  data  sebelum dilakukan pengolahan dan analisis lebih lanjut. Berikut adalah tahap pre-processing . Data-data yang  ditampilkan  dibawah  ini  merupakan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Tabel  3 menunjukkan  himpunan  keanggotaan  dari  kriteria  calon  penerima  bantuan  RTLH  yang  ada, Tabel 4 menunjukkan data kriteria dan Tabel 5 menunjukkan data sub kriteria.
Tabel 3 Himpunan Keanggotaan Nilai Nama 0 Sangat Layak 0.25 Layak 0.5 Cukup Layak 0.75 Kurang Layak 1 Tidak Layak
Himpunan  keanggotaan  merupakan  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data  ke  dalam  nilai  keanggotannya.  Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  pendekatan representasi kurva segitiga dengan persamaan (1) dan Gambar 1.
= 0; ≤ ≥
( ) ( ) ;    ≤   ≤ ≤   ≤ (1)
Dari persyaratan penerima bantuan RTLH yang pemerintah tetapkan, kriteria dan bobot untuk setiap kriteria dalam penelitian ini, yaitu :
Tabel 4 Kriteria No Kriteria Bobot Atribut C1 Dinding 0.75  Keuntungan C2 Lantai 0.5  Keuntungan C3 Atap 0.75  Keuntungan C4 Tanggungan 0.5  Keuntungan C5 Penghasilan 0.5  Cost C6 Kependudukan 0.5  Keuntungan
Dari  Tabel  4,  kemudian  terdapat  sub  kriteria  yang  menunjukkan  seberapa  tingkat  kelayakan yang akan dikonversikan ke dalam bilangan fuzzy.
Tabel 5 Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Bobot  Bilangan Fuzzy Dinding Kayu Kualitas Rendah 1  Tidak layak Setengah non dan permanen 0.75  Kurang Layak Batu Bata 0.5  Cukup layak Batu bata plester Kasar 0.25  Layak Tembok Halus 0  Sangat layak Lantai Tanah 1  Tidak layak Semen Kasar 0.75  Kurang Layak Semen Halus 0.5  Cukup layak Kramik 0.25  Layak Granit 0  Sangat layak Atap Roboh 1  Tidak layak Bocor, Usuk Rapuh dan Balok Kayu Patah 0.75  Kurang Layak Bocor dan Usuk Rapuh 0.5  Cukup layak Bocor 0.25  Layak Tanggungan Lebih dari 6 1  Tidak layak 5-6 orang 0.75  Kurang Layak 3-4 orang 0.5  Cukup layak 1-2 orang 0.25  Layak Penghasilan Rp.100.000-500.000 1  Tidak layak Rp.600.000-1000.000 0.75  Kurang Layak Rp.1100.000-1500.000 0.5  Cukup layak Rp.1600.000-2000.000 0.25  Layak Kependudukan Tetap 1  Tidak layak Kontrak 0.5  Cukup layak

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dibawah  ini  terdapat  Tabel  6  data  calon  penerima  bantuan  RTLH  dengan  tingkat kecocokan kriteria yang ada :
Tabel 6 Alternatif Kecocokan No Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 1  Nurdin 0.25 0.5 0.5 0.75 0.75 1 2  Purnomo 0 0.5 0.75 0.5 0.75 1 3  Imam 0.5 0.25 0.5 0.5 0.75 1 4  Slamet 0.5 0.75 0.5 0.75 0.75 1 5  Kasyadi 0.5 0.75 0.25 0.5 0.75 1 6  Ponco 0 0.25 0.5 0.5 0.75 1 7  Jatmiko 0.5 0.75 0.5 0.5 0.75 1 8  Soleh 0.5 1 0.25 0.5 0.75 1 9  Untung 0.5 1 0.25 0.25 0.75 1 10  Sudirsan 0.25 1 0.25 0.25 0.75 1
Berdasarkan Tabel 6, akan dilakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari altenatif Ai pada atribut Cj dengan menggunakan persamaan (2).
!     " # ℎ  % !& ' '( ' ( &'&) ) * !     " # ℎ  % +&'(&# % ' ( ,- ) (2)
Dimana :
Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i. Xij = Nilai atributyang dimiliki dari setia kriteria. Benerfit = Jika nilai terbesar adalah terbaik. Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik.
Dengan  Rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  Ai,  pada  atribut  Cj:  i  =  1,  2,  m dan j = 1,2…, n.
Maka didapat matriks r=
0.5 0.5 0.666666667 1 1 1 0 0.5 1 0.66666667 1 1 1 0.25 0.666666667 0.66666667 1 1 1 0.75 0.666666667 1 1 1 1 0.75 0.333333333 0.66666667 1 1 0 0.25 0.666666667 0.66666667 1 1 1 0.75 0.666666667 0.66666667 1 1 1 1 0.333333333 0.66666667 1 1 1 1 0.333333333 0.33333333 1 1 0.5 1 0.333333333 0.33333333 1 1
8
Selanjutnya,  dengan  menggunakan  persamaan  (3),  akan  ditentukan  peringkat  dari  calon penerima bantuan RTLH.
. = ∑ = 11  % * (3)
Dimana :
Vi = Rangking untuk setiap alternatif. Wj
= Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria).
Rij s=Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai, lebih terpilih.
Tabel 7 Hasil Pemeringkatan No Nama Warga Kriteria Jumlah C1 C2 C3 C4 C4 C5 1 Nurdin 0.375 0.25 0.5 0.5 0.5 0.5 2.625 2 Purnomo 0 0.25 0.8 0.3333333 0.5 0.5 2.3333333 3 Imam 0.75 0.13 0.5 0.3333333 0.5 0.5 2.7083333 4 Slamet 0.75 0.38 0.5 0.5 0.5 0.5 3.125 5 Kasyadi 0.75 0.38 0.3 0.3333333 0.5 0.5 2.7083333 6 Ponco 0 0.13 0.5 0.3333333 0.5 0.5 1.9583333 7 Jatmiko 0.75 0.38 0.5 0.3333333 0.5 0.5 2.9583333 8 Soleh 0.75 0.5 0.3 0.3333333 0.5 0.5 2.8333333 9 Untung 0.75 0.5 0.3 0.1666667 0.5 0.5 2.6666667 10  Sudirsan 0.375 0.5 0.3 0.1666667 0.5 0.5 2.2916667
Dengan hasil Tabel 7, dapat ditentukan seberapa peringkat calon penerima bantuan rumah tidak layak huni adalah sebagai berikut :
Tabel 6 Pemeringkatan Akhir No Nama Jumlah Rangking 1  Slamet 3.125  Peringkat 1 2  Jatmiko 2.9583333333333  Peringkat 2 3  Soleh 2.8333333333333  Peringkat 3 4  Imam 2.7083333333333  Peringkat 4 5  Kasyadi 2.7083333333333  Peringkat 5 6  Untung 2.6666666666667  Peringkat 6 7  Nurdin 2.625  Peringkat 7 8  Purnomo 2.3333333333333  Peringkat 8 9  Sudirsan 2.2916666666667  Peringkat 9 10  Ponco 1.9583333333333  Peringkat 10

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan penerima bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) dapat memudahkan  dalam  penentuan  pemilihan  penerima  bantuan  social.  Implementasi  metode FMADM dan SAW pada  sistem  pendukung  keputusan  ini,  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  yang objektif  dalam  pemilihan  penerima  bantua  RTLH  sehingga  bantuan  sosial  dapat  lebih  tepat sasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kemdagri. (2012, May) https://peraturan.go.id/id/permendagri-no-39-tahun-2012. [Online]. https://peraturan.go.id/id/permendagri-no-39-tahun-2012
[2]. Disdukcapil (2021, Mar.) https://pusaka.magelangkab.go.id. [Online]. https://pusaka.magelangkab.go.id/penduduk/penduduk/kelamin
[3]. Badan Pusat Statistik Kabupaten Magelang. (2023, Apr.) https://pusaka.magelangkab.go.id. [Online]. https://pusaka.magelangkab.go.id/instansi/bps/kemiskinan
[4]. Ardito Bhinadi, Penanggulangan Kemiskinan dan Pemberdayaan Masyarakat. Sleman: CV Budi Utama, 2017.
[5]. Hiya Nalatissifa and Yudi Ramdhani, "Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Metode Topsis Untuk Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (Rtlh) Pada Desa Sumbaga," Matrik : Jurnal Manajemen,Teknik , vol. 19, no. 2, pp. 246-256, 2020.
[6]. Sudin  Saepudin,  Dudih  Gustian,  and  Heri  Firmansyah,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Rumah Tidak Layak Huni," Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone, vol. 10, no. 2, pp. 110-119, 2019.
[7]. Eka Pratiwi Sumantri and Dito Putro Utomo, "Penerapan Metode SMART Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Rumah  Layak  Huni  (Studi  Kasus  :  Desa Menggala Teladan)," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 129-135, 2021.
[8]. Hendri  Ardiansyah,  Mochamad  Bagoes  Satria  Junianto,  and  Syaeful  Machfud,  "Sistem Penunjang  Keputusan  Penentuan  Penerima  Dana  Bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni Dengan  Metode  SMARTER  dan  TOPSIS  Pada  Desa  Rawakalong,"  Jurnal  Saintekom, vol.10, no. 1, pp. 26-36, 2020.
[9]. Elisabet  Yunaeti  Anggraeni  and  Rita  Irviani,  Pengantar  Sistem  Informasi.  Sleman:  Cv. Andi Offset, 2017.
[10]. Muhamad  Muslihudin,  fauzi  ,  Satria  Abadi,  Trisnawati  ,  and  Siti  Mukodimah, Implementasi  Konsep  Decision  Support  System  Dan  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM). Indramayu: CV Adanu Abimata, 2021.
[11]. Mei Prabowo, Metodologi Pengembangan Sistem Informasi. Salatiga: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP2M) Salatiga, 2020.
[12]. Lise  Pujiastuti,  Poningsih  ,  Sri  Wulandika,  and  Solikhun  ,  Buku  Tuntunan  Praktis Membangun  Sistem  Informasi  Menggunakan  PHP  5  &  MySql.  Medan:  Yayasan  Kita Menulis, 2020.
[13]. Lita  Latif  Asyriati,  Mohamad  Jamil,  and  Said  Abbas  Hi,  Sistem  Pendukung  Keputusan Teori dan Implementasi. Sleman: CV Budi Utama, 2018.
[14]. Kemensos. (2019, Aug.) https://kemensos.go.id. [Online]. https://kemensos.go.id/rutilahu [15]. Permen  PUPR.  (2018,  Mar.)  https://jdih.pu.go.id.  [Online].  https://jdih.pu.go.id/detail- dokumen/2286/1#div_cari_detail
[16]. Renny  Sari  Puspita,  Ibnu  Rusdi,  and  Ferdy  Febriyanto,  Metode  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Dengan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product., 2021.
[17]. Dadi  Hasanudin,  Roni  Andarsyah,  and  Cahyo  Prianto,  Menggunakan  Fuzzy  MADM  dan SAW. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.